Imágenes con IA amenazan ciencia ciudadana de aves
Expertos advierten que fotos alteradas con inteligencia artificial en plataformas de avistamiento contaminan bases de datos científicas.
El auge de herramientas de inteligencia artificial generativa está poniendo en jaque la credibilidad de las plataformas de ciencia ciudadana dedicadas al avistamiento de aves. Investigadores advierten que imágenes editadas o creadas con IA están introduciendo registros falsos en bases de datos que los científicos utilizan para rastrear la distribución de especies en todo el mundo.
La alerta fue publicada recientemente en la revista académica Nature, donde un grupo de expertos señaló que ya se han identificado cientos de fotografías manipuladas en repositorios populares como iNaturalist y la Biblioteca Macaulay. Sin embargo, reconocen que la magnitud real del problema podría ser mucho mayor, ya que numerosas imágenes alteradas podrían pasar desapercibidas.
Cómo la IA distorsiona los avistamientos de aves
El problema no proviene únicamente de fraudes deliberados. En muchos casos, los fotógrafos solicitan a plataformas de IA que mejoren la calidad visual de sus imágenes —por ejemplo, eliminando ramas que obstruyen el sujeto—, y el algoritmo introduce inadvertidamente elementos de otras especies. Esto genera registros erróneos que parecen legítimos.
Uno de los casos documentados involucra un presunto avistamiento de un tordo de alas rojas en el centro de Brasil, especie normalmente asociada a América del Norte. Al investigarse, se determinó que se trataba de un ave local cuya fotografía había sido procesada con IA para «mejorar» su apariencia, y el algoritmo incorporó rasgos del tordo norteamericano, produciendo un registro geográfico inédito y completamente falso.
El valor de la ciencia ciudadana en riesgo
Plataformas como iNaturalist acumulan más de 610 millones de imágenes aportadas por aficionados a la naturaleza de todo el planeta. Esa información sirve a investigadores para monitorear el impacto del cambio climático en la distribución de especies, detectar nuevos comportamientos animales y documentar fenómenos como el adelanto en la floración de plantas.
De los más de 610 millones de registros disponibles en iNaturalist, apenas 1,400 han sido marcados por uso de inteligencia artificial, lo que evidencia la dificultad para detectar el problema a escala.
Los especialistas no piden a los usuarios que abandonen la fotografía de naturaleza, sino que sean cuidadosos al momento de editar sus imágenes y que eviten el uso de herramientas de IA que puedan alterar el contenido visual. La precisión de los datos es fundamental para que la ciencia ciudadana mantenga su valor como fuente de información ambiental en tiempo real.
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Fuente: The Guardian Science
